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龍圖騰網恭喜西南交通大學申請的專利基于主動學習模型的高維度復合材料結構可靠性分析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119049611B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411171606.1，技術領域涉及：G16C60/00；該發明授權基于主動學習模型的高維度復合材料結構可靠性分析方法是由楊旭鋒;蔣文柯;張煜;湯煒;趙俊祎設計研發完成，并于2024-08-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于主動學習模型的高維度復合材料結構可靠性分析方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于主動學習模型的高維度復合材料結構可靠性分析方法，提出使用歐氏距離矩陣運算方法計算RBF矩陣，通過矩陣運算計算RBF子模型預測值，根據折刀方法Jackknife計算預測均值和預測方差，采用學習函數計算變異系數，構建主動學習RBF模型，將蒙特卡羅模擬MCS和主動學習RBF模型相結合來評估高維度復合材料結構系統的失效概率。本發明具有邏輯簡單，易于實施，精度高，計算時間短，且適用于高維度復合材料結構可靠性分析問題等優點，本發明為高維度復合材料結構可靠性分析提供了有力工具。

本發明授權基于主動學習模型的高維度復合材料結構可靠性分析方法在權利要求書中公布了：1.基于主動學習模型的高維度復合材料結構可靠性分析方法，其特征在于，包括如下步驟：S1、準備高維度復合材料結構的訓練樣本集，并計算目標函數真實值，形成實驗設計DoE；S2、生成候選樣本點，估計失效概率和預測誤差；S3、基于當前DoE，訓練全RBF模型；S4、獲取全RBF模型最優形狀參數；S5、計算RBF矩陣；S6、獲取所有RBF子模型的預測值；S7、計算預測均值和預測方差；S8、構建主動學習函數，獲取最優訓練點；S9、根據步驟S8獲取的最優訓練點，確定主動學習的停止準則，輸出待分析的高維度復合材料結構的失效概率；所述步驟S5，采用歐氏距離矩陣運算方法計算RBF矩陣；所有預測點X＝[x1,…,xN]與訓練點XT＝[x1,…,xm]之間的歐式距離構成的矩陣稱為歐式距離矩陣；所述步驟S6，使用矩陣運算方法計算所有RBF子模型的預測值；要想獲得N個未知點x1,…,xN的預測信息，則必須得到m個子模型對N個未知點x1,…,xN的預測值；如果DoE中除去第i個訓練點，則徑向基函數模型為：Φ-iβ-i＝g-i其中，g-i＝[gx1,…,gxi-1,gxi+1,…,gxm]T是從g中移除gxi得到的向量，Φ-i是由訓練點[x1,…,xi-1,xi+1,…,xm]T構成的RBF矩陣，通過移除Φ第i行、第i列元素得到；其中，Φ-i-1表達為： 其中，是矩陣Φ-1去掉第i行和第i列元素后的m-1階方陣；是矩陣Φ-1的第i列向量去掉第i個元素后的m-1行向量；是Φ-1的第i行和第i列元素；如此，得到β-i表達式： 為方便矩陣運算，提出“補零策略”，將RBF子模型的預測結果統一表達為： 其中， 將這些預測值構成的矩陣記為 這樣，m個子模型對N個未知點X＝[x1,…,xN]的預測結果就表達為如下的矩陣形式： 其中，B＝[β1,…,βm]，這樣獲得了m個x的RBF子模型預測值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西南交通大學，其通訊地址為：610000 四川省成都市金牛區九里堤街道二環路北一段111號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。